求助：如何优化高频策略在低流动性市场的滑点问题？

小痞子

各位大佬好，最近在回测一个高频做市策略时遇到了棘手的问题。策略在美股等主流市场表现不错，但移植到东南亚某些低流动性小币种时，滑点直接吃掉了全部利润（甚至出现负收益）。  

目前尝试过的方法：  
1. 动态调整挂单比例（根据盘口深度自适应）  
2. 引入TWAP算法分批下单  
3. 在order book reconstruction时加入流动性预测因子  

但实盘时发现：  
- 突然出现的鲸鱼订单会瞬间击穿多层挂单  
- 交易所API的延迟比测试环境高3-5ms（关键！）  
- 某些小所存在front-running嫌疑  

想请教：  
1. 有没有更好的微观结构模型可以预测极端行情下的流动性？  
2. 除了VWAP/TWAP，还有哪些适合低流动性的执行算法？  
3. 是否需要引入强化学习来动态选择交易所？（目前手动切换交易所经常错过最佳时机）  

PS：策略是纯order book alpha，不涉及新闻/情绪因子。已在SIM环境反复测试，但实盘总有意料外的市场行为。求指教！